为什么企业需要它-分布式数据仓库是什么

分布式数据仓库的核心概念

分布式数据仓库是一种通过分布式计算技术，将数据存储和处理任务分布到多个物理节点上的数据管理系统，与传统集中式数据仓库不同，它利用集群中的多台服务器协同工作，共同完成数据的存储、计算和分析任务，其核心目标在于解决海量数据存储和高并发查询的性能瓶颈，同时保证数据的可靠性、可扩展性和一致性，分布式数据仓库就像一个“分布式的大脑”，每个节点承担部分功能，整体却能高效处理超大规模数据。

分布式数据仓库的技术架构

分布式数据仓库的架构通常分为存储层、计算层和管理层三个核心部分。

存储层 采用分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如Amazon S3），将数据切分为多个数据块，分散存储在不同节点的磁盘上，这种“分而治之”的存储方式不仅突破了单机存储容量限制，还通过数据冗余机制（如多副本存储）确保数据安全性，即使部分节点故障也不会导致数据丢失。

计算层 基于分布式计算框架（如MapReduce、Spark或Flink），将复杂的查询任务拆分为多个子任务，分配到不同节点并行执行，当进行全表关联或聚合计算时，每个节点只需处理本地数据片段，最后汇总中间结果，大幅缩短计算时间，现代分布式数据仓库多采用MPP（大规模并行处理）架构，实现存储与计算的协同调度，进一步优化性能。

管理层 则负责集群的监控、任务调度、负载均衡和元数据管理，通过统一的调度系统，动态分配计算资源；元数据存储层记录数据的位置、结构、关联关系等信息，帮助查询优化器高效制定执行计划。

分布式数据仓库的关键优势

典型应用场景

分布式数据仓库广泛应用于需要处理海量数据、支持复杂分析的场景，在互联网行业，它支撑着用户行为分析、实时推荐系统、广告投放效果评估等业务；在金融领域，用于风险控制模型训练、交易数据实时审计；在零售行业，则帮助实现供应链优化、销售预测和精准营销，随着大数据与AI的融合，分布式数据仓库也成为企业构建数据中台、落地机器学习的重要基础设施。

分布式数据仓库通过分布式技术打破了传统数据仓库的性能和容量限制，成为企业数字化转型的核心工具，它不仅解决了“存得下、算得快、用得好”的数据处理难题，还通过弹性扩展和高可用设计，为企业提供了稳定、高效的数据服务能力，随着云计算和大数据技术的不断发展，分布式数据仓库将进一步与实时计算、AI深度结合,助力企业从海量数据中挖掘更大价值。

怎样把淘宝数据包转换拍拍数据包？

最近接到很多会员的建议，说我们为什么仅提供淘宝数据包下载，而不提供拍拍数据包下载，其原因主要有两个，一是我们平时每天的工作量都很大，而制作数据包的时间相信大家都是知道的，耗时都非常长，常常一坐都是几小时，二是，现在淘宝数据包转换拍拍数据包也比较简单，会员们大可自己进行转换一下就可以了的。 但终究很多会员还是不会进行淘宝数据包转换成拍拍数据包，所以我们今天提供这么一个淘宝数据包转换小教程，希望会员们可以多多看一下，并试着做一下，不清楚的地方随时跟我们的客服联系咨询，呵呵。 。 。 我们开始吧：

一、首先下载并安装拍拍助理 以及 淘宝助理拍拍助理下载：淘宝助理下载：二、登陆淘宝助理

三、按照下面步骤进行下载TAOBAO出售中商品：

操作步骤说明：1、单击选定“下载的宝贝”类目作为存放下载商品类目2、选择上方的“下载宝贝”3、选择需要下载的是“出售中的宝贝”、“仓库中的宝贝”、“未售出的宝贝”还是“已售出的宝贝”，只能四选一，如都需下载，就只能分次进行 ^_^4－5、选择起止时间；这里的时间是指“被下载商品在淘宝发布的日期”。 例：要下载目前淘宝店中所有出售中的商品，有两种情况：（1） 所有商品的有效期都是7天，那么就应从7天前开始，至今天止。 （2）商品有效期有14天的，也有7天的，则应从14天前开始，至今天止。 （所有商品的有效期均为14天，时间设置同②）6、确认无误，点击“下载”,下载完毕，点击“关闭”，退出下载。 7、“下载的宝贝”类目下方多出一个子类目，单击后即可看到右边的已下载商品列表。 8、在商品列表中按“ctrl+a”（或者：“编辑－全选”）全选商品9、右键选择“导出到CSV文件”10、选择导出的CSV文件存放路径（本文以存放到桌面为例）11、输入文件名。 注意不要改动到文件后缀 “”（本文以作文件名为例）12、确认无误，点击“保存”，随后退出淘宝助理。

四、登陆拍拍助理 ：

五、按照下面步骤开始导入商品并上传：

操作步骤说明：1、单击选定“草稿箱”类目作为存放导入商品类目（只有选择“草稿箱”才能导入哦）2、点击上方的“导入商品”（或者选择“工具－导入商品文件”）3、在弹出窗口中选择路径，找到刚才存放的那个CSV文件4、确认无误，点击“打开”5、点击“开始”6、可选是，也可选否（如选择“否”，则直接跳至第10步）；第三方网站的商品分类与拍拍不尽相同，所以需要另外设置商品分类。 （本文以选择“是”为例）7、选择一个所有商品中，相对最多的类目作为默认分类（以首饰为例：商品中最多纯银吊坠，那就选择“珠宝首饰/手表/眼镜 >> 银饰品 >> 项链和项坠”作为导入默认分类）8、确认无误，点击“确定”9、再次“确定”10、成功导入至拍拍助理，点击“关闭”11、逐一调整商品类目；可按住ctrl键不放，用鼠标逐个选出相同类目商品，进行批量修改（本文以925纯银耳饰为例）；12－13、选择“批量编辑商品－商品分类”14、在弹出窗口点击“选择分类”15、挑选好正确类目后，点击“确定”16、确认全部修改完毕、无误后，ctrl+a 全选17、点击“上传商品”18、点击“开始”19、导入成功，可看到“草稿箱”中商品数为0，而出售中的商品数已累计。 点击“关闭”，随后退出拍拍助理。

恭喜！大功告成啦！^o^

注意事项：（1）导入成功后，一定要记得将每件商品的类目逐一调整正确才能上传哦，蓄意放错类目可是会被删除商品的。（参见上图第11步至15步）；其他商品名称、运费、有效期、自定义分类等等，都可以参照这个方法进行批量修改）（2）提醒大家一点：导入的商品是默认上传至仓库的，所以如需设定开始时间或者直接上架销售，就需要在“批量编辑商品”中的“上架选项”中设置好（3）若是对全部商品进行批量编辑，一定要记住“ctrl+a”全选）

看过以上的教程，不知道您是否已经了解了如何将淘宝数据包转换成拍拍数据包了呢，抓紧时间实践一下吧！

你知道现在的铝材价格多少吗？

沪铝承接周四低开高收的上行势头，早盘全线高开，全日基本上在开盘价附近维持横向整理格局。 其中，主力合约al410以开盘，盘中最高,最低,尾市以报收，上涨250点；交投清淡，全日仅成交手，持仓量减少2034手，延续减仓势头。 美国消费增长强劲(千金难买牛回头 我不需再犹豫)从近日盘面去分析，相对于沪铜以及LME金属的大幅回落，沪铝走势显得相对顽强，盘面的抗跌性十分突出。 这主要是由于当前沪铝期价已经运行到其生产成本价附近，受到成本价格的支撑，短期内下行空间难以打开；同时消费性买盘也会对目前的市场构成一定支撑。 在基本面上，美国铝厂定单在4月份表现仍然十分强劲，年比增长了30%以上（总的定单不包括铝罐库存）。 而且已经连续好几个月的定单数据的年比增长都在10至22% 。 上月公布的美国铝产品发货量数据，证实了定单的上升趋势正是从需求中表现出来的。 总的来说，最近LME金属报价的大幅回落主要原因在于美元指数的大幅反弹，但在国际整体供需环境保持稳定的情况下，金属价格继续破位下行的可能性不大。 国内库存要两面看(剖析主流资金真实目的，发现最佳获利机会！)过去一个月里，沪铝期价维持在低位震荡整理，曾经在沪铜以及伦敦铝走强的带动下走出反弹的形态，无奈上行压力重重，反弹半途夭折，无功而返。 4月下旬政府出台的政策，使整个电解铝行业受到了较大的打击，部分中小企业无法经营而破产；同时，由于国内收缩银根的政策出台，大小铝厂加紧释放了铝锭套现以回笼资金。 这使得上海和广东南海两地铝锭库存居高不下。 上海期货交易所指定交割仓库铝库存由年初的吨猛增到吨。 而且部分电解铝厂自身铝库存量也比较高。 铝市场压力重重，举步维艰，短期内难以走出象样的反弹行情。 但是，我们到南海交割仓库实地考察时，通过仓库有关负责人了解到：尽管目前仓库里的铝锭数量庞大，但周转速度也相当快，相对而言，积压问题并不十分突出。 铝价经过4月下旬以来的大跌以后，价格已经回落到一个相对较低的水平，这在一定程度上刺激了铝锭消费企业的采购欲望。 国内铝价自去年10月加速上扬以来，期铝价格曾经在附近的高价位区域停留了几个月的时间，现货价格也上了以上，铝锭消费也因此得到一定的抑制。 如今铝价重新大幅回落，则重新激起了消费企业的购买欲望，加之铝锭的消费旺季也逐步来临，在往后几个月里，铝锭的库存压力将得到一定的缓解，沪铝期价有望重新回升。 中线有回升的可能技术图形上看，近期沪铝多空双方一直围绕在附近争夺，最近两天逐步下破，首轮反弹行情结束后，后市将再次考验前期低位支撑的有效性。 从资金面去分析，期价经历过大幅下跌后，参与沪铝市场的资金逐步淡出，从而使得沪铝盘面始终缺乏人气。 如果基本面没有发生较大变化，前期低位将难以有效突破。 综上所述：短期内，沪铝受库存压力，上行缺乏动力，下行也有消费买盘的支撑，在基本面没有发生大的改变之前，沪铝的期价将极有可能停留在附近上下波动，并有可能在这一带震荡筑底。 中线来看，由于国际上整体需求状况维持良好，而国外库存的逐渐下降将对后期国际铝价起到较好的支撑作用。 铝价将有机会重新回升。

如何配置hive，使hive能使用spark引擎

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。 在这里由于我的Spark是自动安装和部署的，因此需要知道CDH将放在哪里。 经过摸索。 该文件默认所在的路径是：/etc/hive/conf 下。 同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。 此时，如上所述，将对应的拷贝到spark/conf目录下即可如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如。